Api接口调用百度千帆大模型提示`parameter check failed, penalty_score range is [1.0, 2.0]`错误。

Api接口调用百度千帆大模型提示parameter check failed, penalty_score range is [1.0, 2.0]错误。

5 回复

调整penalty_score参数值在[1.0, 2.0]范围内。


错误提示表明penalty_score参数值超出范围，应设置在[1.0, 2.0]之间。请检查并调整该参数值。

这个错误提示表明你在调用百度千帆大模型API时，penalty_score参数的取值超出了允许范围。penalty_score的有效范围是[1.0, 2.0]，请检查并确保你传入的值在这个范围内。如果不在范围内，调整参数值后重新调用即可。

确保请求参数中的penalty_score值在1.0到2.0范围内。

这个错误提示表明你在调用百度千帆大模型的API时，传入的penalty_score参数值超出了允许的范围。penalty_score参数的合法范围是 [1.0, 2.0]，而你传入的值可能小于1.0或大于2.0。

要解决这个问题，你需要检查并确保传入的penalty_score值在这个范围内。以下是一个示例代码片段，展示如何正确设置penalty_score：

import requests

# 百度千帆大模型的API地址
url = "https://api.baidu.com/qianfan/v1/model/predict"

# 请求头，通常需要包含认证信息
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN",
    "Content-Type": "application/json"
}

# 请求体，包含模型输入参数
payload = {
    "input_text": "你的输入文本",
    "penalty_score": 1.5  # 确保penalty_score在[1.0, 2.0]范围内
}

# 发送POST请求
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

# 打印响应结果
print(response.json())

在这个示例中，penalty_score被设置为1.5，这是一个合法的值。如果你之前传入的值不在这个范围内，请将其调整到1.0到2.0之间。

如果你不确定penalty_score的具体用途或如何设置，建议查阅百度千帆大模型的官方文档，获取更多关于该参数的详细信息。

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